データサイエンティストに向いている人の特徴・向かないタイプは？

まずは、データサイエンティストの仕事内容や求められる役割について説明します。

（1）データサイエンティストの仕事内容

データサイエンティストとは、データに関する専門的なスキルを駆使して、ビジネス上の課題解決に貢献するスペシャリストです。具体的な仕事内容としては、主に以下のようなものが挙げられます。

・データ利活用に向けた戦略の立案：解決したい課題およびそのために必要なデータの明確化

・データ収集、前処理：戦略に沿ったデータ収集、分析しやすい形への前処理（データクレンジング）

・データ分析・データ可視化：各種統計解析、機械学習によるモデル作成など

・報告書の作成：依頼元（社内の部門、クライアントなど）への報告資料作成

・プレゼンテーション：分析により得られたインサイトに関する説明、ビジネス上の課題の改善案の提案

データサイエンティストの仕事というと、プログラミングやデータ分析をイメージされる方も多いかもしれませんが、実はそうではありません。データ分析の戦略立案からクライアントの報告までをワンセットで行い、ビジネス上の課題解決に向けた意思決定に貢献することが最終的な目標となります。

参考URL：データサイエンティスト（職業情報提供サイトjobtag）

（2）データサイエンティストに求められる役割

データサイエンティストに求められる役割は、「ビジネス上の課題解決に貢献すること」です。データ分析・活用のスペシャリストとしてデータ活用の戦略立案の段階から関わり、ビジネス上の課題解決の実現にコミットすることが求められます。

そのため、データ活用以前にクライアントが抱える課題を明確化するコンサル的な役割や、関係者の協力を得るための交渉役といった役割を果たすことを求められる場合もあります。

データサイエンティストの仕事内容や役割を踏まえ、どのような方がデータサイエンティストに向いているのか説明します。

（1）データ分析に興味がある

データ分析に興味がある方はデータサイエンティストに向いているといえるでしょう。データサイエンティストは幅広い仕事をすることが求められますが、その中でも中心となるのがデータ分析です。

データ分析が好きな方、興味がある方なら、楽しみながらデータサイエンティストとして働けるでしょう。特に、普段から統計データなどを見て考えるのが好きな方は、データ分析の適性があり、データサイエンティストに向いているといえます。

（2）ビジネスの課題に対する興味がある

ビジネスの課題解決への貢献は、データサイエンティストに求められる重要な役割なので、ビジネスに関する課題に対して興味がある人も、データサイエンティストに向いているといえます。

課題に対して興味を持ち、「課題解決に貢献したい」という思いを持っていれば、そのためにどのような手法を用いればよいか、どのような観点が必要なのかを積極的に考えることができます。課題起点で物事を考えるスキルはデータサイエンティストに必要不可欠なものです。

（3）柔軟な思考力がある

一つの手段や視点にこだわらず、柔軟に物事を考えられる方もデータサイエンティストに向いているといえます。データ分析をする際には柔軟な思考力が要求されます。例えば、多角的な切り口でデータを層別し、規則性がないか試してみるといったアプローチが求められる場面もあります。また、一つの解析手法にこだわらず、幅広い視点からのアプローチを試みる柔軟性も求められるでしょう。

（4）新しい知識やスキルを学ぶ意欲がある

データサイエンティストとして活躍するためには、学習意欲が不可欠です。データサイエンティストに求められるスキルは多岐にわたります。統計学や機械学習に関する知識、プログラミングのスキル、担当するビジネスの分野や業界に関するドメイン知識など、枚挙にいとまがありません。

また、それらの技術は日々進歩しているため、常に学び続けて、キャッチアップし続けていく必要があります。そのため、新たな知識やスキルを学ぶことが好きな方はデータサイエンティストに向いているといえるでしょう。

（5）忍耐力がある

データサイエンティストは、さまざまな場面で忍耐力が求められます。特に、データ分析をする際は、一度の解析で結果が出るということはほとんどありません。多くの場合は何度も仮説検証を繰り返すことになります。困難な目標に向かって努力を継続する忍耐力がある方もデータサイエンティストの適性があるといえます。

（6）コミュニケーション能力が高い

データサイエンティストにはコミュニケーション能力が不可欠です。具体的には、相手の言ったことを正確に理解する能力や、伝えるべきことを筋道立てて伝える能力などです。データサイエンティストは、さまざまな立場の方と協業してプロジェクトを進めていくため、コミュニケーション能力が高い人はデータサイエンティストとして活躍できるでしょう。

データサイエンティストに向いている人の特徴を説明しましたが、逆にデータサイエンティストに向いていないのは、どのようなタイプの人なのでしょうか。データサイエンティストに向いていない人の共通点をいくつか挙げてみました。

（1）データ分析やプログラミングにしか興味がない

「データ分析やプログラミングは好きだけど、それ以外のことには興味がない」という方はデータサイエンティストとして活躍するのは難しいかもしれません。前述したとおり、データサイエンティストの役割は「ビジネス上の課題解決に貢献する」ことなので、データ分析以外にもさまざまな仕事をする必要があります。データ分析やプログラミングだけに興味があるという方は、データアナリストやプログラマーの方が向いているといえるでしょう。

参考記事：データサイエンティストとデータアナリストの違いとは？

（2）柔軟な発想が苦手

柔軟な発想が苦手で、一つの視点に固執してしまう方もデータサイエンティストに向いていないかもしれません。データ分析の際には、多様な視点を持って仮説検証を繰り返していく必要があります。その際に一つの解析手法や切り口に固執してしまうと、有用な知見を見出すのは難しいでしょう。

（3）新しい知識やスキルを学ぶ意欲がない

新しいことを学ぶ意欲がなければ、データサイエンティストの仕事を続けていくのは難しいでしょう。日々新しい技術やツールが登場する中、データサイエンティストはそれらの情報を常に入手し、使いこなさなければなりません。そのため、新たなことを学ぶ意欲がない方はデータサイエンティストに向いていないといえます。

（4）忍耐力がない

データサイエンティストの仕事には困難な内容が多く含まれます。データの加工に想定以上の時間がかかる、期待していたような結果が出ない、関係者の協力がなかなか得られないなど、多くの壁が待ち構えています。このような困難に辛抱強く向き合える忍耐力がなければ、データサイエンティストとして仕事を続けるのは難しいかもしれません。

（5）人とのコミュニケーションが苦手

データサイエンティストは多くの関係者と協力しながら仕事を進めていきます。そのため、他人と適切にコミュニケーションをとり意思疎通を図る必要があります。コミュニケーションが苦手な方は、データサイエンティストとして仕事を続けていくのが辛くなってしまうかもしれません。

最後に、データサイエンティストを目指したい人に向けて、データサイエンティストを目指す人からよくいただく質問に回答します。

（1）文系より理系の方がデータサイエンティストに向いている？

必ずしも文系より理系の方がデータサイエンティストに向いているというわけではありません。確かに、統計学や機械学習のスキル習得に関しては理系の方が有利です。また、理系学部出身の方であればプログラミング等のスキルをお持ちの方も多いかもしれません。

しかし、データサイエンティストに求められるのは統計学やプログラミングのスキルだけではありません。文系で、論理的思考力をお持ちの方、柔軟な発想ができる方、コミュニケーション能力が高い方はデータサイエンティストの適性があるといえます。データサイエンティストに向いているか否かは、文系・理系の違いで判断できるものではなく、個人の能力や適性に依るところが大きいといえるでしょう。

参考記事：文系でもデータサイエンティストになれる？文系大学出身者に必要なスキルとは

（2）プログラミングのスキルがないとデータサイエンティストになれない？

プログラミングのスキルがなければデータサイエンティストになれないというわけではありません。データサイエンティストはさまざまな場面でプログラミングを行うので、プログラミングスキルがあった方がデータサイエンティストとして仕事を進めやすいといえます。

しかし、プログラミングを用いなくてもデータ分析をする手段はあります。例えば、Excel等のツールでもデータを分析することは可能です。近年、コーディングを必要としない分析ツールも多数登場しています。このようなツールを使いこなし、データから有用な知見を引き出すことができれば、データサイエンティストとして活躍できる可能性はあります。

参考記事：プログラミング未経験でもデータサイエンティストになる方法を解説

（3）未経験からデータサイエンティストを目指すことは可能？

未経験からでもデータサイエンティストを目指すことは可能です。データサイエンティストは多様なスキルが求められる専門性の高い職業なので、未経験の方にとってはハードルが高いことは事実です。

しかし、必要なスキルを明確化し、着実に学習を続け、実績を作れば、データサイエンティストになるのは決して不可能なことではありません。また、関連分野の経験があればポテンシャル採用される可能性もあります。未経験からデータサイエンティストを目指すのは難しいですが、努力次第では決して不可能ではありません。

未経験から効率良くデータサイエンティストに必要なスキルを習得したい方には、データサイエンティスト育成講座の受講をおすすめします。

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この記事では、データサイエンティストに向いている人の特徴、向いていない人の共通点などについて解説しました。

近年はさまざまなきっかけでデータサイエンティストという職業に興味を持つ方が増えています。未経験からデータサイエンティストを目指したい方は、データサイエンティスト育成講座の受講を検討してみてはいかがでしょうか。

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